Construcción de un sistema de índices de evaluación multiobjeto para la educación deportiva desde la perspectiva de la salud física

• Yan Chaoke ^[1]
  1. [1] Leshan Normal University

     Leshan Normal University

     China

     
• Localización: Revista Internacional de Medicina y Ciencias de la Actividad Física y del Deporte, ISSN-e 1577-0354, Vol. 25, Nº. 99, 2025, págs. 16-31
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Construction of multi-object evaluation index system for sport education from the perspective of physical health
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• Resumen
  • español

    Este artículo construye un MOEIS (sistema de índice de evaluación multiobjeto) científico y razonable para la educación y la enseñanza del deporte, y analiza el nivel de construcción de la base práctica en combinación con investigación empírica. En este estudio, se utiliza el método de análisis Ridit para filtrar los índices de evaluación, lo que garantiza objetivamente la cientificidad y la racionalidad de los problemas existentes y las estrategias de promoción del sistema de índices para la construcción de la base práctica. La comunicación entre sitios se realiza mediante serialización, se construye un árbol de FP global y se extrae de él para formar reglas. Los resultados muestran que la precisión del algoritmo aumenta y tiende a estabilizarse después de que el número de iteraciones aumente a 450, con una precisión promedio final del 96,52%. El algoritmo diseñado se utiliza para integrar y analizar los datos, con el fin de alcanzar el objetivo de evaluación de la calidad docente. Un índice de evaluación bien definido puede ayudar a los educadores a identificar las áreas en las que los estudiantes sobresalen o necesitan mejorar. Este enfoque específico puede conducir a estrategias de enseñanza más efectivas, mejorando en última instancia los resultados generales de aprendizaje de los estudiantes y su participación en actividades físicas.

  • English

    This paper constructs a scientific and reasonable MOEIS (Multi-object evaluation index system) for sport education and teaching, and analyzes the construction level of practice base in combination with empirical research. In this study, Ridit analysis method is used to screen the evaluation indexes, which objectively ensures the scientificity and rationality of the existing problems and promotion strategies of the index system for the practice base construction. Communication between sites is realized through serialization, global FP-tree is constructed, and global FP-tree is mined to form rules. The results show that the accuracy of the algorithm is increasing, and it tends to be stable after the number of iterations increases to 450, and the final average accuracy reaches 96.52%. The designed algorithm is used to integrate and analyze the data, so as to achieve the evaluation goal of teaching quality. A well-defined evaluation index can help educators identify areas where students excel or need improvement.This targeted approach can lead to more effective teaching strategies, ultimately enhancing students' overall learning outcomes and engagement in physical activities

• Referencias bibliográficas
  • Asim, M., Ahmad, S., Shuaib, M., & Harsh, O. (2020). Adaptation of artificial intelligence in big data mining and its impact: ...
  • Cole, J. M. (2020). A design-to-device pipeline for data-driven materials discovery. Accounts of chemical research,53(3), 599-610.
  • Ding, W., Lin, C.-T., Chen, S., Zhang, X., & Hu, B. (2018). Multiagent-consensus-MapReduce-based attribute reduction using...
  • Fang, C. (2021). Intelligent online English teaching system based on SVM algorithm and complex network. Journal of Intelligent & Fuzzy...
  • Hogo, M. A. (2010). Evaluation of e-learners behaviour using different fuzzy clustering models: a comparative study. arXiv preprint arXiv:1003.1499....
  • Jahantigh, F. F., & Ostovare, M. (2020). Application of a hybrid method for performance evaluation of teaching hospitals in Tehran....
  • Jiang, L., & Wang, X. (2020). Optimization of online sprot education quality evaluation model based on hierarchical pso-bp neural...
  • Liu, L. (2021). Research on IT English flipped classroom teaching model based on SPOC. Scientific Programming,2021(1), 7273981.
  • Liu, S. (2021). Research on the teaching quality evaluation of physical education with intuitionistic fuzzy TOPSIS method. Journal...
  • Ngaji, M., & Wonah, F. (2019). Human resource management practices and quality of teaching in private secondary schools in Cross River...
  • Qianna, S. (2021). Evaluation model of classroom teaching quality based on improved RVM algorithm and knowledge recommendation. Journal of...
  • Saputra, A., Wang, G., Zhang, J. Z., & Behl, A. (2022). The framework of talent analytics using big data. The TQM Journal,34(1), 178-198....
  • Shadroo, S., & Rahmani, A. M. (2018). Systematic survey of big data and data mining in internet of things. Computer Networks,139, 19-47....
  • Shengdong, M., Zhengxian, X., & Yixiang, T. (2019). Intelligent traffic control system based on cloud computing and big data mining....
  • Shi, X., & Liu, Y. (2021). Sample contribution pattern based big data mining optimization algorithms. Ieee Access,9, 32734-32746.
  • Xie, Y., Wen, P., Hou, W., & Liu, Y. (2021). A knowledge image construction method for effective information filtering and mining from...
  • Xiong, C., Ge, J., Wang, Q., & Wang, X. (2017). Design and evaluation of a real-time video conferencing environment for support ...
  • Yoseph, F., Ahamed Hassain Malim, N. H., Heikkilä, M., Brezulianu, A., Geman, O., & Paskhal Rostam, N. A. (2020). The impact of big data...
  • Zhang, M., Wang, J., & Zhou, R. (2019). Entropy value-based pursuit projection cluster for the teaching quality evaluation with interval...
  • Zhu, L., Li, M., Zhang, Z., Du, X., & Guizani, M. (2018). Big data mining of users’ energy consumption patterns in the wireless smart...